MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4295024112 · doi:10.2196/34872

A Conceptual Model of Experiences With Digital Technologies in Aging in Place: Qualitative Systematic Review and Meta-synthesis

2022· review· en· W4295024112 sur OpenAlexvenueno aff
Mareike Hechinger, Diana Hentschel, Christine Aumer, Christian Rester

Notice bibliographique

RevueJMIR Aging · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoding (social sciences)Conceptual modelSystematic reviewDependency (UML)Qualitative researchMeta-analysisPsychologyHealth careMEDLINEDigital healthConceptual frameworkGerontologyComputer scienceApplied psychologyMedicineArtificial intelligenceSociologyDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults with chronic illnesses or dependency on care who strive to age in place need support and care depending on their illness. Digital technology has enabled the possibility of supporting older adults in their wishes to age in place. However, current studies have mainly focused on the solitary evaluation of individual technologies or on evaluating technologies for specific illnesses. OBJECTIVE: This study aimed to synthesize research on the experiences of older people from the Western culture with chronic illnesses or care needs and their families with digital technology for aging in place. From the meta-synthesis, a model was derived that can be useful for the development of assistive devices in old age and that can support health care providers and professionals in their work with affected individuals. METHODS: A systematic review and qualitative meta-synthesis was performed using an inductive approach, as proposed by Sandelowski and Barroso. We performed a systematic literature search in 6 databases from 2000 to 2019, with an update in 2021 and, in addition, conducted a hand search in 2 databases, relevant journals, and reference lists. The results of each study were analyzed using initial and axial coding, followed by theoretical coding. A conceptual model was derived. RESULTS: A total of 7776 articles were identified. Articles were screened independently by 2 authors based on the eligibility criteria. Finally, of the 7776 studies, 18 (0.23%) were included in the meta-synthesis. The derived conceptual model describes older adults with chronic illnesses or dependency on care and their family members in an individual process of reflection and decision-making, starting with the use of a digital device. Older adults live in times of change. They experience stable and unstable times of illness as they are part of a changing digital world. Hence, older adults and their families consider digital technology a solution to their current situation. As they become familiar with a specific digital technology, they refine their needs and demands, gain confidence in its use, and note its advantages and disadvantages. They weigh hopes, needs, demands, and experiences in a process of reflection to decide on convenience and inconvenience. Independent of their decision, they achieve peace of mind either with or without digital technology. This process can restart repeatedly during the illness trajectory of older adults. CONCLUSIONS: This study promotes a differentiated understanding of older adults' experiences with digital technology. The conceptual model can be useful for the development of assistive technology in old age. Moreover, it can guide health care professionals in their work with older adults and their families to provide individual counseling to find the appropriate digital technology for their respective situations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR AgingMême sujetTechnology Use by Older AdultsTravaux en français237 207